딥시크란 무엇인가: 거대언어모델(LLM)의 특징

딥시크(DeepSeek)는 중국정부 내 기업에서 개발된 대표적인 생성형 AI 서비스로, 사용자 질문에 대해 자연스러운 언어 처리와 맥락 분석을 통해 답변을 제공하는 거대언어모델(LLM)이다. 전통적인 검색 엔진이 단순한 키워드 매칭 기반으로 동작하는 것과 달리, 딥시크는 대규모 데이터셋을 학습해 맥락과 의미를 파악하고 적절한 응답을 생성한다. 최근 인공지능 산업의 발전 속도를 고려할 때, 이러한 LLM 기반 AI가 제공하는 대화형 인터페이스는 매우 유용하게 활용될 수 있다. 예를 들어, 고객 상담이나 교육, 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 딥시크가 높은 효율을 보여줄 수 있다는 평가가 잇따르고 있다.

문제는 이 과정에서 방대한 양의 텍스트 데이터가 활용되고, 사용자와 실시간으로 주고받는 질의응답 내용이 모델의 학습 데이터로 다시 축적될 가능성이 높다는 점이다. 딥시크처럼 LLM을 기반으로 하는 AI 서비스는 사용자 질문을 분석하고 답변을 생성하기 위해서 많은 양의 정보를 내부적으로 처리하게 된다. 이 정보 중에는 개인 식별이 가능한 데이터나 민감 정보가 포함될 수 있으며, 서비스 업체가 이를 어떻게 저장·활용하는지는 분명한 공개와 감독이 필요하다는 목소리가 커지고 있다.

특히 중국발 AI 모델의 경우, 일부 국가에서 특정 서비스가 개인정보 보호 측면에서 취약점을 노출했다는 전례가 있어 더욱 주의가 요구된다. 예를 들어, 이전에도 중국에서 개발된 안면인식 기술이 개인정보를 무단으로 수집하거나, 정부 검열과 연동될 가능성이 있다는 우려가 제기된 바 있다. 딥시크가 이와 같은 문제에서 얼마나 자유로운지는 현재 조사 단계이므로 단정할 수 없지만, 사용자 입장에서는 신뢰성 있는 법·제도적 검증이 필수적이다. 한국 정부가 개인정보위 차원에서 딥시크 서비스의 개인정보 처리 방식을 집중적으로 조사하고자 하는 이유도 바로 여기에 있다.

딥시크가 제공하는 서비스 품질 자체는 높은 평가를 받지만, 이를 구현하기 위해 수집되는 데이터의 유형과 처리 과정이 투명하게 공개되지 않는다면, 향후 보안 및 프라이버시 이슈로 이어질 수밖에 없다. 특히 거대언어모델이 학습 단계에서 광범위한 정보를 취급하고, 이를 바탕으로 사용자의 의도와 선호를 분석하기 때문에 개인의 사생활이 침해될 소지가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 따라서 딥시크의 기술적 강점을 제대로 활용하기 위해서는, 개인정보보호 정책과 기술적 안전장치를 어떻게 설계·적용하고 있는지 확인하는 절차가 필수적이다.

개인정보 수집 실태, 왜 문제인가

이번 조사에서 가장 핵심적인 쟁점은 딥시크가 대규모의 사용자 데이터를 어떤 방식으로 수집·저장하며, 그 처리 과정을 얼마나 투명하게 공개하고 있느냐는 점이다. 일반적으로 LLM 서비스를 운영하는 기업은 사용자 경험(UX) 개선과 응답 품질 향상을 위해 다양한 로그 정보와 대화 내용을 저장·분석한다. 이 과정에서 사용자의 실명, 전화번호, 위치 정보, 계좌번호 등 민감정보가 의도치 않게 포함될 가능성이 있으며, 누적된 정보가 특정한 방식으로 결합되면 사용자를 식별하는 데 활용될 수 있다.

또한 중국발 AI 모델의 경우, 자국 법령이나 정책에 따라 개인정보를 특정 기관과 공유하거나 검열 체계에 활용할 수 있다는 우려가 존재한다. 이는 단순히 개인 이용자 차원을 넘어, 기업·기관에서 딥시크를 활용하는 상황에서도 마찬가지다. 예를 들어, 기업 내부에서 딥시크를 고객 관리나 문서 분류 용도로 사용했을 때, 고객 또는 직원의 개인정보가 중국 서버로 전송되고, 그 정보를 본사가 별도의 목적으로 재활용할 수 있는지 여부가 불분명하면 문제가 될 수 있다.

한국 개인정보보호법에 따르면, 외국에 서버가 있는 서비스를 통해 국내 개인 정보를 수집·처리할 경우, 일정한 요건과 절차를 준수해야 한다. 서비스 제공사는 그 사실을 알리고, 해당 국가와의 적법한 데이터 이전 계약 등을 통해 보호 대책을 마련해야 한다. 만약 이러한 절차 없이 데이터를 무단으로 해외로 이전한다면 법적 문제가 발생할 수 있다. 개인정보위가 딥시크 본사에 이메일 질의서를 보낸 것도, 이와 같은 국내법 준수 여부를 확인하기 위해서다.

최근 발표된 글로벌 AI 규제 동향을 보면, 유럽연합(EU)의 AI Act 역시 AI 모델이 개인정보를 어떻게 수집·처리하는지에 대한 기준을 한층 엄격하게 설정하고 있다(출처: https://artificialintelligenceact.eu). 미국에서도 각 주별로 서로 다른 개인정보 보호법이 시행 중이거나 입법 예정이며, 빅테크 기업에 대한 반독점 및 프라이버시 조사가 강화되는 추세다. 이런 맥락에서, 중국발 AI 모델에 대한 관심과 의심은 당연히 높아질 수밖에 없으며, 한국 정부도 국내 사용자 보호를 위해 발 빠른 대응을 시작한 것으로 해석된다.

정부 개인정보보호위원회 조사 동향

개인정보위는 국내 개인정보 보호 정책과 법률 집행을 총괄하는 기관으로, 이번 딥시크 사안에 대해서도 선제적으로 조사 의지를 보였다. 31일, 개인정보위 관계자는 “딥시크가 질의응답 과정에서 개인정보를 어떤 방식으로 처리하고 있는지 확인할 필요가 있다”고 밝히면서, 본격적인 자료 요청에 착수했다. 아직은 딥시크 측의 공식 답변을 기다리는 단계지만, 만약 위반 사항이 발견된다면 국내법 위반 여부를 조사할 방침이다.

이는 단순한 서면 질의에 그치는 것이 아니라, 필요하다면 추가적으로 기술적 자료 제출이나 현장 조사를 진행할 수도 있다는 의미다. 개인정보위는 과거에도 글로벌 플랫폼 사업자들을 대상으로 서비스 내 개인정보 취급 방식, 한국 사용자 데이터 저장 위치, 안전성 등 다양한 항목을 점검해 왔다. 예컨대 2021년부터 2022년까지 메타(구 페이스북), 구글, 넷플릭스 등에 대해 개인정보 수집 방식과 해외 이전 절차 등을 살펴본 이력이 있다(출처: https://www.pipc.go.kr).

만약 딥시크에서 실제로 사용자 동의 없이 개인정보를 수집·분석하거나, 저장 및 파기 절차가 불투명한 것으로 드러난다면, 해당 업체는 국내 법률에 따른 과징금이나 서비스 제한 조치를 받게 될 수도 있다. 특히 최근에는 개인정보 보호 이슈에 대한 사회적 인식이 한층 높아졌기 때문에, 정부 기관이 적극적으로 조사하고 제재할 수 있는 환경이 조성되어 있다. 이와 더불어, 국내 사용자들도 해당 서비스 이용 시 구체적인 개인정보 사용 내역과 동의 절차를 면밀히 살펴봐야 한다는 지적이다.

아직까지 개인정보위가 딥시크 측에서 받은 답변이 공개되지 않아 결과를 섣불리 예상하기는 어렵다. 그러나 이번 조사는 국내외적으로 AI 규제와 책임성을 강화하는 흐름 속에서 진행되고 있는 만큼, 딥시크를 비롯한 유사 서비스들에게 “개인정보 보호를 철저히 준수하라”는 강한 시그널을 주는 계기가 될 것으로 보인다.

업계 동향과 사용자 주의사항

AI 업계 전반은 생성형 AI 모델이 가진 혁신성을 높이 평가하면서도, 개인정보 유출 가능성에 대한 우려 역시 커지고 있다. 국내외 다양한 기업들이 챗봇, 번역기, 문서 분석 도구 등 다채로운 형태의 AI 서비스를 출시하는 상황에서, 개인정보 보호가 중요한 경쟁력으로 자리매김하기 시작했다. 예를 들어, 글로벌 클라우드 기업들은 자사 AI 모델에 대한 보안·개인정보보호 인증을 강조하며, 고객이 안심하고 사용할 수 있는 환경을 조성하고 있다.

사용자 관점에서는, “인터넷에 입력하는 모든 데이터는 잠재적으로 유출될 수 있다”는 경각심을 가져야 한다. 딥시크 같은 LLM 서비스도 마찬가지이다. 특히 일상에서 민감한 정보를 무심코 챗봇에 입력하는 경우가 많은데, 예컨대 의료 정보, 금융 정보, 가족 관계 등의 구체적인 내용은 별도의 대책 없이 AI 모델에 전달해서는 안 된다. 해당 정보가 학습 데이터로 흡수되거나, 해외 서버에 저장·처리되면 언제든지 사이버 공격이나 내부자에 의해 유출될 수 있다.

아울러 기업 차원에서도 AI 서비스를 도입하기 전, 개인정보 보호법의 요구 사항과 내부 정책을 명확히 정비해야 한다. 예컨대 인사나 재무, 고객 관리와 같은 부서에서 생성형 AI를 활용할 경우, 어떤 범주의 정보가 AI 모델에 입력되어서는 안 되는지 가이드라인을 작성하고, 관련 부서 직원들을 대상으로 교육을 진행해야 한다. 또한, 해외 업체의 AI 모델을 사용할 때는 데이터 보안이 충분히 보장되는지, 해당 업체가 규제를 준수하고 있는지 등을 계약 단계에서 면밀히 검토하는 과정이 필요하다.

아래 표는 주요 생성형 AI 서비스가 개인정보를 어떻게 처리하는지, 그리고 국내외 규제 대응 방안을 간략히 요약한 것이다.

서비스 유형	개인정보 처리 방식	국내·외 규제 준수 여부	특징
딥시크(중국발)	대규모 텍스트 기반 질문·답변	개인정보위 질의 진행 중	개인정보 수집 범위 불투명, 조사 예정
오픈AI(미국발)	사용자 입력 데이터 일정 기간 저장	EU·미국 일부 주 규제 대응 중	개발자 API 활용 시 데이터 보안 주의
국내 AI 챗봇(A사 등)	사용자 동의 기반 저장·학습	개인정보보호법, EU GDPR 등 준수 노력	국내 서버 사용, 실시간 필터링 기술 적용
기타 해외 AI(B사 등)	자체 정책에 따라 선택적 수집	국가별 법령 차이 큼, 개별동의 권고	기업용 솔루션 다수, 전문화된 데이터 분석

미래 전망과 대응 방안

정부와 업계 모두 생성형 AI가 가져올 편의성과 혁신성을 부정하진 않는다. 하지만 개인정보 보호와 같은 기본적인 신뢰가 담보되지 않으면, 기술 발전이 결국 소비자와 기업 모두에게 역효과를 가져올 수 있다. 앞으로 AI 기술은 더욱 고도화될 것이며, 사용자 경험 역시 극적으로 진화할 가능성이 높다. 반면, 데이터 수집 범위와 처리 규모가 기하급수적으로 늘어나면서, 개인정보 유출 사건이 과거보다 더 빈번하고 심각하게 나타날 우려도 커진다.

이런 점에서 정부가 딥시크 사례를 통해 개인정보 보호 문제를 선제적으로 지적하고, 실태 점검에 나선 것은 의미가 크다. 딥시크의 개인정보 처리방식이 적법하고 투명하다고 판명되면, 국내외 AI 서비스 전반에 긍정적인 선례가 될 수 있다. 반대로, 위반 사항이 발견된다면, 불투명한 개인정보 수집 방식에 대해 엄정한 처벌이 이뤄지는 선례가 될 것이다. 어느 쪽이든, 생성형 AI 기술 발전과 그에 수반되는 책임 간의 균형점을 찾는 과정이 본격화될 것으로 전망된다.

기업 차원에서는 공공기관과의 협업을 강화하고, 개인정보 보호 솔루션을 적극 도입함으로써 AI 활용 리스크를 줄여야 한다. 가령 차등정보보호 기법(Differential Privacy)이나 보안 합성 데이터(Synthetic Data) 같은 방식을 적용해 실제 개인정보 노출 없이도 충분한 AI 학습 성능을 확보할 수 있다. 또한, 내부적으로는 개인정보 보호 담당 부서를 명확히 두고, 정기적으로 보안 취약점 점검을 실시해야 한다.

사용자 역시 AI 서비스가 제공하는 편의성을 누리면서도, 개인정보를 함부로 입력하지 않는 습관을 가져야 한다. 몇 개의 간단한 예시만으로도 본인의 민감한 정보가 외부로 유출될 수 있으며, 이는 추후 큰 피해로 이어질 가능성이 있기 때문이다. 간단히 말해, 신뢰할 만한 AI 서비스라도 사전에 개인정보 취급 방침과 국내외 규제 준수 사항을 확인하고 사용해야 한다는 의미다. 기술이 발전할수록 안전한 사용 습관과 제도적 장치가 더욱 중요한 시대가 도래하고 있다.